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基于经验模态分解的汽车动态称重数据分析(2005年)

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简介：
本文发表于2005年，采用经验模态分解技术对汽车动态称重数据进行分析，旨在提高车辆重量测量的准确性和可靠性。 本段落在探讨经验模态分解（EMD）的基础上提出了虚假模态的概念，并分析了其对信号稳态量的影响及相应的处理方法。结合汽车称重信号的特点，应用EMD方法对实际测量的信号进行了分解并对其结果进行了解释和分析。通过5组各包含100个称重信号的数据集测试表明，EMD法在处理汽车动态称重信号方面是有效的，在车速不超过30公里/小时的情况下，前轴偏差为5.23%，后轴偏差为10.30%，总重量偏差为6.93%。

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  • 基于经验模态分解的汽车动态称重数据分析(2005年)
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    本文发表于2005年，采用经验模态分解技术对汽车动态称重数据进行分析，旨在提高车辆重量测量的准确性和可靠性。 本段落在探讨经验模态分解（EMD）的基础上提出了虚假模态的概念，并分析了其对信号稳态量的影响及相应的处理方法。结合汽车称重信号的特点，应用EMD方法对实际测量的信号进行了分解并对其结果进行了解释和分析。通过5组各包含100个称重信号的数据集测试表明，EMD法在处理汽车动态称重信号方面是有效的，在车速不超过30公里/小时的情况下，前轴偏差为5.23%，后轴偏差为10.30%，总重量偏差为6.93%。
     
  • EEMD.rar_LabVIEW模态_LabVIEW信号_信号分解_经验模态分析
    优质
    本资源包包含使用LabVIEW进行信号处理和模式识别的代码与教程，重点介绍了基于EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition）的经验模态分解技术。适合研究振动信号、故障诊断等领域的专业人士参考学习。 对LabVIEW进行二次开发，实现信号的聚合经验模态分解。
     
  • EMD.zip_BEMD_BEMD_MATLAB_BEMD分解_经验模态分解
    优质
    本资源提供EMD（经验模态分解）算法的MATLAB实现代码，具体包括改进版BEMD方法。适用于信号处理与分析领域研究者使用。 bemd的经验模态分解的整合注释版使用了txt文件，在转入MATLAB编译条件下可以正常使用。详细操作请参照上面提供的说明，希望对您有所帮助！
     
  • 经验模态分解（EMD）
    优质
    经验模态分解（EMD）是一种自适应信号处理方法，用于将复杂数据序列分解为一组固有模态函数(IMF)，便于分析和提取信号特征。 经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）是由黄锷（N. E. Huang）在美国国家宇航局与其他人于1998年提出的一种新型自适应信号处理方法，特别适用于非线性非平稳信号的分析和处理。
     
  • 基于Matlab的经验模态分解程序
    优质
    本程序利用Matlab实现经验模态分解（EMD）算法，适用于信号处理与分析，能够有效提取复杂非线性、非平稳数据中的固有模式。 在MATLAB平台下，使用经验模态分解方法对具有突变特征的波形数据进行分析，以准确获取突变点。
     
  • 基于EEMD的经验变分模态分解方法
    优质
    本研究提出了一种结合经验模态分解（EMD）与变分模态分解（VMD）的改进算法——基于 ensemble EMD (EEMD) 的经验 VMD 方法，旨在优化信号处理和特征提取。 EEMD是一种分解信号或数据的技术，能够自动将信号按照频率大小进行分解。
     
  • 基于CATIA与ANSYS的汽车发动机曲轴模态分析
    优质
    本研究采用CATIA进行汽车发动机曲轴的设计，并利用ANSYS软件对其进行了详细的模态分析，以确保其在工作状态下的动态特性满足设计要求。 基于CATIA和ANSYS的汽车发动机曲轴模态分析表明，使用CAE软件对汽车发动机曲轴进行了自由模态分析，并求出了曲轴在自由约束条件下前十阶模态的固有频率和振型。首先利用CATIA建立了曲轴模型。
     
  • 汽车动态称重中参数估计的应用.rar
    优质
    本研究探讨了在汽车动态称重技术中参数估计的应用方法与实践效果，旨在提升道路车辆载重检测精度和效率。 参数估计在汽车动态称重中的应用涉及到了动态称重技术、称重模型的构建以及最小二乘法的应用。这种方法能够有效地提高车辆重量测量的精度与可靠性，在交通管理和物流领域具有重要的实际意义。
     
  • emd_visu.rar_EMD重建_EMD-visu_经验模态分解_visu.visu
    优质
    EMD_Visu.rar是一款用于进行经验模态分解(EMD)的工具包，包含EMD重建及可视化功能。通过visu.vis程序，用户可以直观地分析和理解复杂信号的数据结构。 这个程序用于展示经过经验模态分解后的各个固有模态函数和残余信号，以及由它们重建的信号。
     
  • 关于汽车振动系统的状态空间模型研究（2005年）
    优质
    本文发表于2005年，探讨了汽车振动系统的状态空间模型建立及其应用，分析了该模型在车辆动力学与控制中的重要性。 通过运用拉格朗日方程建立了带非独立悬架的汽车多自由度振动系统的运动微分方程，并基于现代控制理论构建了该系统的状态空间模型。提出了一组适用于特定车型的仿真参数值，经过模态分析计算出了此款车型振动系统的固有频率和主振型。通过对比仿真分析与实际车辆试验的数据，验证了状态空间模型误差并确认所提出的模型及其参数的有效性。研究结果表明，构建的汽车振动系统状态空间模型及提取出的参数是有效的。